This study shows a system identification method of a balancing loading device for a stair climbing delivery robot. The balancing loading device is designed as a 2-axes gimbal structure and is interpreted as two independent pendulum structures for simplifying. The loading device's properties such as mass, moment of inertia, and position of the center of gravity are changeable for luggage. The system identification process of the loading device is required, and the controller should be optimized for the system in real-time. In this study, the system identification method is based on least squares method to estimate the unknown parameters of the loading device's dynamic equation. It estimates the unknown parameters by calculating them that minimize the error function between the real system's motion and the estimated system's motion. This study improves the accuracy of parameter estimation using a null space solution. The null space solution can produce the correct parameters by adjusting the parameter's relative sizes. The proposed system identification method is verified by the simulation to determine how close the estimated unknown parameters are to the real parameters.
BRW 정위프레임을 사용하여 정위방사선수술을 시행하기 위해 1) 정위방사선수술용 원형 콜리메이터, 2) 혈관조영술을 통하여 치료 위치 결정을 위한 localizer, 3) 결정된 치료위치를 치료기에서 조준하기 위한 target localizer, 4) 정위방사선수술용 컴퓨터 치료계획 시스템으로 구성되는 정위방사 선수술 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 저자들은 자체 개발한 정위방사선수술 시스템의 임상 적용에 앞서, 인체 모형 팬톰 및 QA용 팬톰을 사용하여 일련의 모의 치료를 시행하여 봄으로써 위치 오차의 정도를 평가하고자 하였다. 실험결과 ,1) 기하 팬톰을 이용한 컴퓨터 치료계획 시스템의 위치 확인 정확도는 평균값, Avg.=(equation omitted)이 1.0mm 이었으며, 2) 치료기의 중심점의 기계적 정밀도는 0.6 $\pm$ 0.2 mm, 3) 컴퓨터단층촬영 및 혈관조영술을 이용한 가상 타켓의 위치 계산의 차이는 0.8 mm 크기 차이는 1.5 mm 로 분석되었고, 4)전 치료과정에 대한 위치오차는 0.9$\pm$0.3 mm 로 나타났다. 이들 결과를 종합해 볼 때 , 저자들이 개발한 정위방사선수술 시스템의 기하학적 위치에 대한 정확도는 임상 적용에 적정 범위 안에 포함되는 것으로 확인하였다. 그러나 이러한 정확도의 유지를 위해서는 정기적인 QA가 필수적이라 하겠다.
The frequencies formulas of the bridge are of great importance in the design process since these formulas provide insight dynamic characteristics of the structure, which guides the designers to parametric analyses and the layout of the bridge in conceptual or preliminary design. Continuous rigid frame bridge is popular in the mountainous area. Mostly, this type of bridge was simplified either as a girder or cantilever when calculating the frequency, however, studies showed that the different configuration of the bridge made the problem more complex, and there is no unified fundamental calculation pattern for this kind of bridge. In this study, an empirical frequency equation is proposed as a function of pier's height, stiffness of pier and the weight of the structure. A unified fundamental frequency formula is presented based on the energy principle, then the typical continuous rigid frame bridge is investigated by finite element method (FEM) to study the dynamic characteristics of the structure, and then several key parameters are investigated on the effect of structural frequency. These parameters include the number, position and stiffness of the tie beam. Nonlinear regression analyses are conducted with a comprehensive statistical study from plenty of engineering structures. Finally, the proposed frequency equation is validated by field test results. The results show that the fundamental frequency of the continuous rigid frame bridge increases more than 15% when the tie beams are set, and it increases with the stiffness ratio of tie beam to pier. The results also show that the presented unified fundamental frequency has an error of 4.6% compared with the measured results. The investigation can predicate the approximate longitudinal fundamental frequency of continuous ridged frame bridge, which can provide reference for the seismic response and dynamic impact factor design of the pier.
It is crucial to know spatial soil variability for precision farming. However, it is time-consuming, and difficult to measure spatial soil properties. Therefore, there are needs fur sensing technology to estimate spatial soil variability, and for electronic mapping technology to store, manipulate and process the sampled data. This research was conducted to develop a real-time soil organic matter sensor and an electronic mapping system. A soil organic matter sensor was developed with a spectrophotometer in the 900∼1,700 nm range. It was designed in a penetrator type to measure reflectance of soil at 15cm depth. The signal was calibrated with organic matter content (OMC) of the soil which was sampled in the field. The OMC was measured by the Walkeley-Black method. The soil OMCs were ranged from 0.07 to 7.96%. Statistical partial least square and principle component regression analyses were used as calibration methods. Coefficient of determination, standard error prediction and bias were 0.85 0.72 and -0.13, respectively. The electronic mapping system was consisted of the soil OMC sensor, a DGPS, a database and a makeshift vehicle. An algorithm was developed to acquire data on sampling position and its OMC and to store the data in the database. Fifty samples in fields were taken to make an N-fertilizer dosage map. Mean absolute error of these data was 0.59. The Kring method was used to interpolate data between sampling nodes. The interpolated data was used to make a soil OMC map. Also an N-fertilizer dosage map was drawn using the soil OMC map. The N-fertilizer dosage was determined by the fertilizing equation recommended by National Institute of Agricultural Science and Technology in Korea. Use of the N-fertilizer dosage map would increase precision fertilization up to 91% compared with conventional fertilization. Therefore, the developed electronic mapping system was feasible to not only precision determination of N-fertilizer dosage, but also reduction of environmental pollution.
This paper presents a hybrid underwater navigation system for unmanned underwater vehicles, using an additional range sonar, where the navigation system is based on inertial and Doppler velocity sensors. Conventional underwater navigation systems are generally based on an inertial measurement unit (IMU) and a Doppler velocity log (DVL), accompanying a magnetic compass and a depth sensor. Although the conventional navigation systems update the bias errors of inertial sensors and the scale effects of DVL, the estimated position slowly drifts as time passes. This paper proposes a measurement model that uses the range sonar to improve the performance of the IMU-DVL navigation system, for extended operation of underwater vehicles. The proposed navigation model includes the bias errors of IMU, the scale effects of VL, and the bias error of the range sonar. An extended Kalman filter was adopted to propagate the error covariance, to update the measurement errors, and to correct the state equation, when the external measurements are available. To illustrate the effectiveness of the hybrid navigation system, simulations were conducted with the 6-d.o.f. equations of motion of an AUV in lawn-mowing survey mode.
위성영상의 한 점과 그에 대응하는 지상점의 관계를 수학적으로 나타낸 것을 센서모델이라고 한다. 위성영상의 정밀기하보정을 위해서는 오차가 없는 센서모델이 필요하다. 그러나 IMC가 꺼진 상태에서 제공된 GOES-9 궤도 데이터에 기반한 센서모델은 오차가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 공선 방정식 기반 모델, DLT 기반 모델, 궤도-자세 기반 모델의 세 가지 센서모델에 대하여 실험을 진행하였다. 실험에서는 위성영상과 해안선 데이터베이스를 정합시켜 성공한 결과를 기준점으로 사용하였다. 이렇게 선택된 기준점으로 세 가지 센서모델을 이용하여 GOES-9 영상에 적용시켜 초기 기하보정 정확도를 향상시키고 세 모델간의 정확도를 비교하였다. 최종적으로 궤도-자세 기반 모델이 GOES-9 영상의 정밀기하보정에 가장 적합한 센서 모델임을 증명하였다.
무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.
반도체 제품의 높은 수율을 달성하기 위해서는 정확한 오버레이 계측이 필수적이다. 오버레이 계측 성능은 오버레이 타깃 설계와 측정 방법에 많은 영향을 받는다. 따라서 오버레이 타깃은 성능 개선을 위해 다양한 타깃에 적용할 수 있는 측정 방법들이 요구된다. 본 연구는 이미지 기반의 오버레이를 측정할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 측정 알고리즘은 움직임 벡터를 이용하는 방법으로 서브 픽셀 단위의 위치를 추정할 수 있다. 움직임 벡터는 선택된 영역의 픽셀들을 이용하여 다항식 전개를 통해 2차 방정식의 모델을 생성한다. 그 후 모델을 이용하여 서브픽셀 단위의 위치를 추정할 수 있다. 움직임 벡터를 활용한 측정방법은 X축, Y축의 적층 오류를 각각 계산하는 기존 상관계수 기반의 측정방법과는 달리 한 번에 모든 방향의 적층 오류를 계산할 수 있다. 따라서 X축과 Y축의 관계를 반영하여 보다 정확한 오버레이 측정이 가능하다. 하지만 기존 상관계수 기반의 알고리즘보다 계산량이 증가하기 때문에 더 많은 연산시간이 사용될 수 있다. 본 연구에서는 기존 방법보다 개선된 알고리즘을 제시하는 것이 아닌 새로운 측정 방법의 방향을 제안하는 것에 목적을 두고 있다. 실험 결과를 통해 기존 방법과 유사한 정밀도의 측정 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
일반적으로 비선형 시스템은 1차와 2차 시스템의 곱으로 선형화할 수 있기 때문에 시스템은 2차 시스템의 중근, 복소근, 서로 다른 두 실근과 1차 시스템의 근을 극점으로 가진다. 이런 극점의 위치 변경으로 시스템의 안정성과 응답특성을 개선할 수 있어서 다양한 방법으로 극점을 이동시키는 제어기를 설계한다. 여러 방법 중에서 LQ 제어는 이득여유와 위상여유의 안정성을 보장한다. 그런데 시행착오 방법으로 가중행렬을 선택하여 원하는 응답특성을 얻기 때문에 극점의 위치를 임의로 지정하기 어렵다. 이 논문은 조단블록을 가진 다중 중근을 원하는 실근으로 이동시키는 LQ 제어의 가중행렬을 선택하는 방법에 관한 것이다. 대각행렬 형태의 제어가중행렬과 ρd와 ϕd의 2개 변수 상태가중행렬을 갖는 해밀토니안 시스템의 특성방정식에서 중근과 가중행렬의 관계식을 유도한다. 그리고 상태가중행렬이 양의 준정부호 행렬이 될 조건에서 실근으로 이동할 중근의 이동범위를 구하고, 좌표평면에 표현한다. 이 범위에서 극점을 선택하고, 관계식으로 가중행렬을 계산하는 방법을 제안한다. 그리고 예제를 통해 조단블록을 갖는 4개의 중근을 원하는 서로 다른 실근으로 이동시키는 가중행렬과 제어법칙의 계산과정을 통해 제안한 방법의 유용성을 확인하였다.
일반적으로 비선형 시스템은 1차와 2차 시스템의 곱의 형태로 선형화되며, 시스템의 근은 1차 시스템의 근과 2차 시스템의 중근, 서로 다른 두 실근, 복소근으로 구성된다. 그리고 LQ(Linear Quadratic) 제어는 성능지수함수를 최소화하는 제어법칙을 설계하는 방법으로 시스템의 안정성을 보장하는 장점과 가중행렬 조정으로 시스템의 근의 위치를 조정하는 극배치 기능이 있다. 가중행렬에 의해 LQ 제어는 시스템의 근의 위치를 임의로 이동시킬 수 있지만 시행착오 방법으로 가중행렬을 설정하는 어려움이 있다. 이것은 해밀토니안(Hamiltonian) 시스템의 특성방정식을 이용하여 해결 할 수 있다. 또한 제어가중행렬이 상수의 대칭행렬이면 제어법칙을 반복적으로 적용하여 시스템의 여러 근을 원하는 폐루프 근으로 이동시킬 수 있다. 이 논문은 해밀토니안 시스템의 특성방정식을 이용하여 조단 블록을 갖는 시스템의 중근을 두 실근으로 이동시키는 상태가중행렬과 제어법칙을 계산하는 방법을 제시한다. 삼각함수로 표현된 상태가중행렬로 해밀토니안 시스템의 특성방정식을 구한다. 그리고 이동된 두 실근이 특성방정식의 근이라는 조건에서 중근과 상태가중행렬의 관계식(${\rho},\;{\theta}$)을 유도한다. 상태가중행렬이 양의 반한정행렬이 될 조건에서 중근의 이동범위를 구한다. 그리하여 이동범위에서 선택한 두 실근을 관계식에 대입하여 상태가중행렬과 제어법칙을 계산한다. 제안한 방법을 간단한 3차 시스템의 예제에 적용해본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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